HFETR碘坑后沿启堆临界棒位的估算

本文研究高通量工程试验堆(HFETR)在碘坑内启动反应堆的问题.首先根据反应堆在碘坑内启堆时碘(1351)和氙(135Xe)浓度随时间变化关系推导出了氙毒引人的反应性随时间变化的解析表达式;接着针对HFETR某炉段进行研究,并结合冷却剂温度效应、燃耗及停堆前的棒位,给出估算碘坑后沿启动反应堆的临界棒位的方法;最后基于M...     

危险化学品重大危险源辨识研究进展

简述了国内外重大危险源辨识的更新和进展.欧盟《塞维索法令》对重大危险源辨识发展具有重要意义,它根据恶性事故的发生及生产应用的需要不断完善和更新,目前已更新至第三版.我国重大危险源辨识标准起步较晚,与《塞维索法令》密切相关,随着化工行业的快速发展,重大危险源辨识标准也更新至第三版.重大危险源辨识理论仍然需要不断地完善,以...     

一种遗传算法优化控制器参数新的实现方法

利用遗传算法和MATLAB进行控制系统的仿真研究是一种重要的系统分析和设计方法。该文介绍了基于C＋＋语言开发的遗传算法类库GAlib,并利用该类库,针对传统的基于MATLAB遗传算法优化控制器参数实现方法的缺点,给出一种采用了C＋＋调用MATLAB计算引擎新的实现方法,能够灵活地设计染色体结构和相应的遗传算子,并能够和MATLAB工具箱和Simulink支持相结合对不同结构的控制系统进行仿真,具有通用性。对水压自动加载控制系统的PID控制器设计进行参数优化。仿真结果表明该方法的有效性。并具有实用性的特点。     

天基互联网络管理仿真环境

天基互联网是开展未来空间新概念业务的基础性网络平台,该文构建了一个通用的天基互联网络管理仿真环境,在仿真环境中对未来空间新概念业务进行辅助开发和演示验证。该仿真环境是一个基于卫星实体仿真的半实物仿真平台,使用一系列基于HLA／RTI的联邦成员,包括空间段仿真成员、星间链路仿真成员、空间协议仿真成员等构成控制网络,对卫星实体进行控制,能够模拟天基互联网的基本特性,能够对天基网络管理及其他新型空间业务进行演示验证。最后,通过该仿真环境,对应用于天基网络管理的类SNMP协议进行了测试。     

基于分形散粒噪声的天基网络流量生成

为在天基网络中进行应用级开发与研究,需要对背景业务流量进行建模并实时生成。本文提出了一种基于分形散粒噪声的卫星网络聚合背景流量生成算法,该算法根据星间链路的差错特性、星上路由器随机丢弃策略、星间路由往返时延抖动特性、拥塞控制策略,对单个流的速率波动进行建模,进而使用分形散粒噪声过程对天基组网中的聚合业务务流量进行模拟生成。本文在空间综合信息网络仿真环境中使用该算法对SCPS-VJ空间传输控制协议聚合流量进行了模拟生成。仿真结果表明,该算法能够生成符合空间网络
特性的背景流量。     

基于反射和数据绑定机制的WEB动态查询研究

本文在分析了利用基于Weblogic平台的JAVA反射机制和Workshop数据绑定机制开发WEB动态查询的优越性基础上,提出了一种解决方案.结合印染商务信息系统的实践开发为例,介绍了这种思想、方法的具体实现.     

基于光线测试的点云数据与CAD模型归属处理研究

针对非接触测量方法进行复杂型面零件数字化检测中,点云数据量大及点云与计算机辅助设计模型配准和偏差计算中存在着如何有效处理点云与测量面的归属问题,提出了采用光线测试模型确定计算机辅助设计模型的可见面.以待测计算机辅助设计模型面的采样型值点作为光源,其外法矢作为光源方向与计算机辅助设计模型进行相交测试,确定出测量可见面,然后进行点云与可见面的归属处理.试验结果证明了该方法的有效性.     

Fe-Al/Al2O3阻氚涂层热处理条件对HR-2不锈钢力学性能影响

采用室温力学拉伸试验、显微硬度测试、X射线衍射及组织观察等方法研究了"室温熔盐电镀铝+热处理+选择性氧化"工艺路线制备Fe-Al/Al2 O3阻氚涂层热处理过程对HR-2奥氏体不锈钢力学性能及显微组织的影响.结果表明:经热处理后的HR-2不锈钢仍然保持奥氏体组织;980℃热处理180 min时抗拉强度为580.48 M...     

三明民用机场填筑体沉降观测及数据处理

介绍了三明民用机场填筑体沉降观测的布点方案、观测频度、观测方法,论述了采用一元线性回归分析的方法拟合沉降模型,处理沉降数据,计算剩余沉降量和最终沉降量.给出填筑体沉降变形是否已达到稳定的技术指标,对保障机场建设具有非常重要的意义.     

基于VFFRLS算法的锂电池参数辨识

动力电池性能是影响电动汽车综合性能的关键因素,因此准确辨识锂离子电池模型的参数对后续电池系统的荷电状态估计和健康状态预测至关重要。为了提高锂离子电池模型参数辨识算法的精度,以磷酸铁锂电池作为研究对象,建立电池二阶RC等效电路模型,并采用基于变量遗忘因子的最小二乘算法对锂离子电池模型进行在线参数辨识。通过搭建测试平台进行充放电实验,基于2种不同工况的实验数据,分别用文中算法、递推最小二乘算法和传统的带遗忘因子的最小二乘算法进行参数辨识,根据辨识结果估计出的端口电压与实验测试得到的实际值的误差比较来描述文中算法辨识结果的准确度。实验结果表明,基于变量遗忘因子的最小二乘算法在锂电池参数辨识方面表现出快速的收敛性和较高的估计精度。